O fator subestimado: por que o excedente de eletricidade da China pode eliminar a vantagem dos EUA no setor de semicondutores.

O fornecimento de energia como arma crucial na corrida tecnológica global.

Chips da Nvidia sem tomada: Centenas de milhões de dólares investidos, mas nenhuma energia à vista.

O debate global em torno da supremacia na inteligência artificial (IA) tem sido conduzido quase exclusivamente como uma corrida armamentista tecnológica, dominada por discussões sobre tecnologia de semicondutores, algoritmos e restrições à exportação. No entanto, uma análise minuciosa da atual conjuntura geopolítica revela que o campo de batalha decisivo mudou: da mera capacidade computacional para a disponibilidade física de energia elétrica.

Embora os Estados Unidos liderem tecnologicamente com empresas como a Nvidia e a OpenAI, o país enfrenta cada vez mais as duras limitações de sua infraestrutura energética negligenciada por décadas. O paradoxo é gritante: centros de dados de última geração, avaliados em centenas de milhões de dólares, permanecem vazios porque as concessionárias locais não conseguem fornecer as conexões necessárias, e as gigantes da tecnologia são obrigadas a construir suas próprias usinas de energia em uma espécie de "Velho Oeste energético".

Em nítido contraste, a República Popular da China criou uma situação de assimetria estratégica. Através de investimentos estatais maciços em capacidade energética excedente e subsídios direcionados, Pequim está compensando seu atraso tecnológico no desenvolvimento de chips. A lógica é tão simples quanto eficaz: o que os chips chineses perdem em potência bruta, compensam em massa e energia praticamente gratuita. Esse desenvolvimento não só está forçando o Ocidente a reavaliar radicalmente suas prioridades de política industrial, como também está colocando a população dos EUA em um dilema de preços crescentes de eletricidade e redes instáveis, enquanto a China utiliza consistentemente sua política energética como arma geopolítica.

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• Crise da infraestrutura de IA nos Estados Unidos: quando expectativas infladas encontram realidades estruturais.

Como a sobrecapacidade estratégica de geração de eletricidade da China e os gargalos na rede elétrica americana estão redefinindo o equilíbrio de poder na inteligência artificial.

O desenvolvimento da inteligência artificial evoluiu para uma competição econômica e geopolítica entre os Estados Unidos e a República Popular da China, cujo resultado depende não primordialmente da inovação tecnológica ou da excelência científica, mas de um fator de produção muito mais fundamental: a disponibilidade de energia elétrica. Esta emergiu como um recurso crítico que determina o sucesso ou o fracasso das estratégias nacionais de desenvolvimento de IA. Enquanto as empresas de tecnologia americanas, apesar da tecnologia superior de semicondutores, são prejudicadas pelas limitações físicas de sua infraestrutura energética, a China, por meio de décadas de planejamento estratégico, alcançou uma posição na qual o excedente de capacidade de geração de eletricidade pode ser estrategicamente utilizado para impulsionar sua indústria nacional de chips e acelerar o desenvolvimento da inteligência artificial. Essa posição inicial assimétrica representa um paradoxo econômico fundamental que desafia as premissas sobre supremacia tecnológica e vantagens competitivas na era digital.

As dimensões econômicas da expansão de data centers

A onda global de investimentos em data centers de inteligência artificial está atingindo dimensões sem precedentes na história e transformando padrões fundamentais de fluxo de capital e desenvolvimento industrial. O Goldman Sachs estima que empresas de tecnologia americanas investirão US$ 737 bilhões em nova infraestrutura de data centers até o final de 2026 — uma soma comparável a programas nacionais de investimento e que determina a dinâmica de setores econômicos inteiros. Essa acumulação de capital está concentrada em um tipo específico de infraestrutura cuja criação de valor não deriva da produção física, mas do processamento de informações por chips semicondutores altamente especializados. A importância econômica desse desenvolvimento se manifesta no fato de que data centers individuais são atualmente considerados os edifícios mais valiosos do mundo, não por seu projeto arquitetônico ou tamanho, mas pela tecnologia que abrigam.

A intensidade energética dessa nova infraestrutura supera todos os parâmetros históricos para instalações industriais. Análises do Wall Street Journal preveem uma demanda de eletricidade de 80 gigawatts para os data centers americanos planejados até o final do próximo ano, um valor que excede o pico de consumo de toda a economia alemã. Essa magnitude ilustra a transformação fundamental da estrutura de demanda nos mercados de eletricidade. Enquanto o consumo de eletricidade dos data centers permaneceu quase constante entre 2010 e 2018, apesar do crescimento exponencial da digitalização, já que os ganhos de eficiência compensavam o aumento da demanda, a introdução de grandes modelos de linguagem e inteligência artificial generativa reverteu abruptamente essa tendência. A Agência Internacional de Energia documenta que os data centers já representavam 4% do consumo global de eletricidade em 2024, com projeções prevendo um aumento para até 12% da demanda de eletricidade americana até 2028.

Esse aumento repentino na demanda ocorre em um momento em que a infraestrutura energética americana estava acostumada a décadas de padrões de demanda estagnados. A Administração de Informação Energética dos EUA registrou um aumento no consumo de eletricidade de aproximadamente 1 trilhão de quilowatts-hora entre 1991 e 2007, atingindo cerca de 3,9 trilhões de quilowatts-hora, um nível que permaneceu praticamente estável até 2021. O retorno repentino de aumentos substanciais na demanda, impulsionados por data centers, a eletrificação da mobilidade e a relocalização da produção industrial, está impactando um sistema cujos ciclos de planejamento e investimento estavam voltados para a estagnação. A Goldman Sachs Research prevê um aumento de 165% no consumo global de energia para data centers até 2030, passando de 1% a 2% do consumo global de eletricidade em 2023 para 3% a 4% até o final da década. Esse desenvolvimento requer um investimento estimado em US$ 720 bilhões apenas em redes de transmissão, com a realização desses projetos envolvendo processos de licenciamento plurianuais e longos prazos de construção.

Perturbações microeconômicas nos mercados regionais de eletricidade

A concentração espacial de data centers está criando distorções significativas nos mercados locais de eletricidade, cujos mecanismos de precificação estão respondendo a uma estrutura de demanda fundamentalmente alterada. A Bloomberg documentou aumentos de preços de até 267% em cinco anos em regiões com alta densidade de data centers. Esse desenvolvimento não reflete principalmente o aumento dos custos de geração, mas sim a escassez da capacidade de transmissão existente e a distribuição de custos para as expansões de infraestrutura necessárias. Na Virgínia, o maior mercado regional de data centers nos Estados Unidos, os preços da eletricidade para residências subiram 13%, em Illinois, 16% e em Ohio, 12%. Análises mostram que as famílias em Ohio gastarão pelo menos US$ 15 a mais por mês com eletricidade a partir de junho de 2025, uma consequência direta do crescimento dos data centers.

Essa dinâmica de preços levanta questões fundamentais sobre justiça distributiva e alocação eficiente de recursos. Famílias e empresas tradicionais estão, na prática, subsidiando a expansão da infraestrutura de data centers, cujos serviços são comercializados globalmente e cujos proprietários estão entre as empresas com maior intensidade de capital da história mundial. As estruturas regulatórias dos mercados de eletricidade americanos, em que as concessionárias financiam investimentos em infraestrutura por meio de aumentos tarifários gerais, levam à socialização dos custos, ao mesmo tempo que privatizam as receitas. Concessionárias como a American Electric Power (AEP) projetam uma demanda de 24 gigawatts até 2030, um aumento de cinco vezes no tamanho atual do sistema, mas os operadores de data centers são cada vez mais responsabilizados por medidas regulatórias, como a exigência de adquirir pelo menos 85% da capacidade contratada.

A situação em Santa Clara, Califórnia, cidade natal da Nvidia, ilustra com particular clareza os gargalos sistêmicos da infraestrutura energética americana. A Bloomberg relata que dois data centers concluídos pelas desenvolvedoras Digital Realty e Stack Infrastructure, com capacidade combinada de quase 100 megawatts, estão ociosos porque a concessionária local, Silicon Valley Power, não consegue fornecer as conexões de rede necessárias até 2028. A cidade está investindo US$ 450 milhões na modernização da rede, mas a construção de novas linhas de transmissão e subestações exige processos de licenciamento de três anos. Esse atraso entre a conclusão da infraestrutura física e seu comissionamento representa uma falha gritante na alocação de capital. A Digital Realty investe, em média, US$ 13,3 milhões por megawatt em data centers totalmente equipados, sendo que a estrutura física sozinha representa de 20% a 25% do custo total. Um projeto de 48 megawatts como o de Santa Clara representa, portanto, investimentos de capital de várias centenas de milhões de dólares que não gerarão retorno por anos.

A sobrecapacidade energética estratégica da China como instrumento de política industrial

Por meio de investimentos sistemáticos excessivos em capacidade de geração de energia, a República Popular da China criou uma posição de flexibilidade estratégica que serve como uma importante vantagem competitiva no desenvolvimento da inteligência artificial. Enquanto os sistemas energéticos ocidentais tradicionalmente visam uma capacidade de reserva de 15% a 20%, a China opera com uma sobrecapacidade de 80% a 100%, conforme relatado pela revista Fortune, citando especialistas americanos em energia. Essa sobrecapacidade deliberada representa um afastamento fundamental dos critérios de eficiência baseados no mercado, mas está se provando um ativo estratégico em um contexto de rápida transformação tecnológica. A liderança chinesa vê os data centers não como uma ameaça à estabilidade da rede, mas como uma oportunidade bem-vinda para absorver o excesso de capacidade de geração.

A escala desses investimentos supera em muito os padrões internacionais. Somente em 2024, a China instalou 356 gigawatts de capacidade de energia renovável, excedendo os investimentos combinados dos Estados Unidos, da União Europeia e da Índia. A capacidade total instalada de energia renovável atingiu 1.878 gigawatts até o final de 2024, com a China alcançando sua meta de 1.200 gigawatts de capacidade combinada de energia eólica e solar para 2030 com seis anos de antecedência. Essa superação de suas próprias metas não reflete um planejamento ineficiente, mas sim uma estratégia deliberada de criação de capacidade em antecipação à demanda futura. Enquanto as empresas de energia americanas reagem à demanda existente, resultando em atrasos de vários anos, a China constrói capacidade em antecipação a desenvolvimentos tecnológicos que, em última análise, gerarão demanda.

Essa estratégia é particularmente evidente no desenvolvimento direcionado de províncias remotas como locais para centros de dados. Gansu, Guizhou e Mongólia Interior, historicamente consideradas regiões economicamente subdesenvolvidas, foram transformadas em centros de infraestrutura digital por meio de investimentos maciços em parques eólicos e solares, bem como em energia hidrelétrica. O programa Eastern Data Western Computing, iniciado em 2022, coordena a realocação de centros de dados para essas regiões ricas em energia, com investimentos documentados de 45,5 bilhões de yuans. Essa realocação espacial visa atingir vários objetivos simultaneamente: absorver o excedente de produção de eletricidade em áreas remotas, reduzir os custos de energia para empresas de tecnologia e promover o desenvolvimento regional em territórios anteriormente negligenciados. A implementação se mostra complexa, visto que persistem relatos de capacidade ociosa e dependência real de usinas de energia convencionais, mas a disponibilidade fundamental de energia como fator de produção permanece indiscutível.

Política de subsídios como veículo para a independência tecnológica

O governo chinês implementou um sistema de subsídios energéticos que força a adoção de tecnologia de semicondutores nacional por meio de incentivos financeiros, vinculando política industrial estratégica à competitividade de curto prazo. Governos locais em Gansu, Guizhou e Mongólia Interior concedem reduções de até 50% nos custos de eletricidade para data centers que utilizam chips nacionais da Huawei ou da Cambricon. O Financial Times relata que alguns desses subsídios são suficientes para manter data centers funcionando gratuitamente por quase um ano, uma intervenção cuja dimensão econômica chega a vários bilhões de dólares. Essa medida aborda um desafio fundamental da tecnologia de semicondutores chinesa: menor eficiência energética em comparação com os produtos americanos. O sistema CloudMatrix 384 da Huawei consome mais energia do que o sistema NVL72 da Nvidia porque os fabricantes chineses compensam as deficiências de desempenho de chips individuais agregando quantidades maiores de chips.

A lógica estratégica dessa política de subsídios segue um padrão de política industrial que a China já implementou com sucesso em outros setores. Abordagens semelhantes nas indústrias de energia solar, telecomunicações e veículos elétricos levaram a China a alcançar a liderança global nesses campos. Subsidiar a energia em vez de fornecer subsídios diretos a produtos contorna as restrições ao comércio internacional e as proibições de subsídios, uma vez que pode ser declarado como política geral de infraestrutura. Ao mesmo tempo, condicionar os subsídios ao uso de chips produzidos internamente cria um mercado fechado, permitindo que os fabricantes chineses de semicondutores alcancem economias de escala que levam a melhorias de produtos por meio da coleta de dados e do desenvolvimento iterativo.

Essa política reflete uma diferença fundamental na concepção de gestão econômica liderada pelo Estado. Enquanto a política industrial americana opera principalmente por meio de créditos fiscais e subsídios à pesquisa, cujos efeitos são indiretos e de longo prazo, a China implementa intervenções diretas nos preços, induzindo mudanças comportamentais imediatas. Empresas como ByteDance, Alibaba e Tencent, que possuem orçamentos substanciais para investimentos em infraestrutura, são efetivamente forçadas pelos subsídios à energia a utilizar chips produzidos internamente, mesmo que estes sejam tecnologicamente inferiores. A Goldman Sachs China Research projeta gastos de capital por empresas chinesas de internet superiores a US$ 70 bilhões em 2025, com uma parcela substancial alocada a data centers. Os subsídios à eletricidade reduzem os custos operacionais de forma tão significativa que compensam os custos mais elevados de hardware e a menor eficiência, mantendo as empresas chinesas competitivas no mercado global.

A assimetria tecnológica em semicondutores e suas implicações econômicas.

A liderança americana na fabricação de semicondutores representa a vantagem tecnológica mais significativa dos Estados Unidos na corrida pela inteligência artificial, mas sua importância a longo prazo é diminuída pela escassez de energia e por caminhos alternativos de desenvolvimento na China. Especialistas do setor estimam que a China esteja cerca de dez anos atrás dos principais produtores na fabricação de chips de alta tecnologia. O CEO da ASML, monopolista holandesa de sistemas de litografia ultravioleta extrema, estima essa defasagem tecnológica em dez a quinze anos devido à proibição de exportação dessa tecnologia-chave para a China. Esse atraso se manifesta em menores rendimentos de produção e maior consumo de energia dos chips chineses. A SMIC, principal fabricante chinesa de semicondutores, atinge rendimentos de apenas 20% com processos de 7 nanômetros, enquanto a TSMC alcança rendimentos superiores a 90% com tecnologias equivalentes.

Essa inferioridade tecnológica se traduz diretamente em tempos de treinamento mais longos para modelos de inteligência artificial, colocando as empresas chinesas em desvantagem competitiva. O desenvolvimento de grandes modelos de linguagem exige computação paralela massiva por períodos de semanas ou meses, e chips mais rápidos reduzem substancialmente o tempo de lançamento no mercado. Empresas americanas com acesso aos chips H100 ou H200 da Nvidia podem treinar modelos em uma fração do tempo necessário para concorrentes chineses que utilizam chips Huawei Ascend ou Cambricon. Essa diferença de velocidade impacta não apenas os custos diretos de desenvolvimento, mas também a capacidade de responder às mudanças do mercado e implementar melhorias iterativas.

Contudo, desenvolvimentos recentes mostram que a defasagem tecnológica pode ser compensada por caminhos alternativos de inovação. O lançamento do modelo R1 da DeepSeek em janeiro de 2025 demonstrou que a eficiência algorítmica pode compensar as deficiências de hardware. O modelo atinge níveis de desempenho comparáveis ​​aos sistemas avançados da OpenAI a um décimo dos custos de treinamento, por meio de abordagens inovadoras como arquiteturas de mistura de especialistas e ativação seletiva de sub-redes. Esse desenvolvimento ilustra um princípio fundamental da competição tecnológica: as restrições induzem a inovação em dimensões alternativas. Enquanto as empresas americanas podem adotar abordagens computacionalmente intensivas devido ao acesso a hardware superior, a escassez de recursos na China força o desenvolvimento de algoritmos mais eficientes que, em última análise, oferecem vantagens mesmo quando hardware melhor se torna disponível.

A fragmentação regulatória como obstáculo sistêmico ao desenvolvimento da infraestrutura americana.

A estrutura descentralizada dos mercados de energia americanos e a complexidade do processo de licenciamento criam atritos que limitam fundamentalmente a velocidade de resposta às mudanças nos padrões de demanda. O desenvolvimento de novas linhas de transmissão nos Estados Unidos leva, em média, de sete a dez anos, desde o planejamento inicial até o comissionamento, exigindo a coordenação dos processos de licenciamento nos níveis federal, estadual e local. Essa defasagem entre a identificação da demanda e o fornecimento de capacidade cria ineficiências estruturais que só podem ser parcialmente solucionadas por meio da aceleração dos processos de licenciamento. O governo Trump iniciou medidas para agilizar os processos de licenciamento de data centers por meio de decretos e diretrizes executivas à Comissão Federal de Regulamentação de Energia (FERC), estabelecendo metas de 60 dias para a emissão de licenças de conexão — uma redução radical em relação aos processos atuais, que levam vários anos.

Essas iniciativas regulatórias, no entanto, estão enfrentando limitações fundamentais de capacidade. Mesmo processos de licenciamento acelerados não abordam as limitações físicas da capacidade de produção de componentes críticos, como transformadores, painéis elétricos e turbinas a gás. Analistas identificam essas restrições do lado da oferta como uma limitação significativa para o desenvolvimento da infraestrutura. A North American Electric Reliability Corporation (NERC) documenta que a demanda por eletricidade para o inverno de 2024/25 aumentou em 20 gigawatts em comparação com o ano anterior, enquanto a expansão da capacidade de geração foi insuficiente. Isso aumenta o risco de escassez de energia durante condições climáticas extremas, com regiões no sudeste dos Estados Unidos e partes do oeste, incluindo Washington e Oregon, identificadas como particularmente vulneráveis.

A fragmentação dos mercados de eletricidade americanos em Organizações Regionais de Transmissão com diferentes conjuntos de regras e sistemas tarifários cria uma complexidade adicional. Enquanto a China consegue desenvolver capacidade de transmissão de forma coordenada por meio de planejamento centralizado, os projetos americanos precisam navegar por múltiplas jurisdições e resolver conflitos de interesse entre concessionárias, órgãos reguladores e provedores de data centers. A American Electric Power relatou uma queda nas solicitações de conexão à rede de mais de 30 gigawatts para 13 gigawatts após a introdução de novas estruturas tarifárias em Ohio, que exigem que os data centers recebam pelo menos 85% da capacidade contratada. Essa medida visa reduzir solicitações especulativas e evitar a reserva de capacidade sem uso efetivo, mas ilustra a dificuldade de criar estruturas de incentivo que, ao mesmo tempo, estimulem o investimento em infraestrutura e desencorajem comportamentos oportunistas.

Foco da indústria: B2B, digitalização (de IA a XR), engenharia mecânica, logística, energias renováveis ​​e indústria

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Autossuficiência temporária como estratégia de transição para empresas de tecnologia americanas

A incapacidade da rede elétrica americana de acompanhar o ritmo do desenvolvimento de data centers levou empresas de tecnologia a implementarem geração de energia no local, um desenvolvimento que o Wall Street Journal caracterizou como um Velho Oeste energético. O projeto Stargate da OpenAI, avaliado em US$ 500 bilhões no oeste do Texas, os data centers xAI Colossus de Elon Musk em Memphis e mais de uma dúzia de outras instalações utilizam usinas termelétricas a gás ou células de combustível para geração de energia. Essa estratégia de "traga sua própria energia" representa uma ruptura fundamental com os modelos de negócios tradicionais, nos quais os data centers operavam como meros consumidores de eletricidade da rede.

A lógica econômica por trás desses esforços em direção à autossuficiência energética reflete os custos de oportunidade do atraso no comissionamento, que justificam o investimento em instalações de geração no local. Quando um data center representa centenas de milhões de dólares em hardware instalado, cujo valor é continuamente corroído pelos rápidos avanços tecnológicos, o custo de esperar vários anos pela conexão à rede elétrica supera o investimento em geração temporária no local. A Bloom Energy, fornecedora de tecnologia de células a combustível, relata um rápido aumento na demanda por parte de operadores de data centers que historicamente consideravam a conexão à rede elétrica como garantida. A ICF, uma empresa de consultoria, estima que os EUA precisam adicionar 80 gigawatts de nova capacidade de geração anualmente para acompanhar a demanda por inteligência artificial, computação em nuvem, criptomoedas e eletrificação, mas na realidade estão implementando apenas 65 gigawatts.

Essa lacuna de capacidade de 15 gigawatts equivale à demanda de eletricidade de dois distritos de Manhattan durante o pico de consumo no verão e ilustra a magnitude da insuficiência de oferta. No entanto, a geração descentralizada no local, utilizando usinas termelétricas a gás, não é uma solução sustentável, mas sim uma estratégia paliativa temporária. A maioria das empresas de tecnologia almeja a conexão à rede elétrica a longo prazo, visto que a geração descentralizada acarreta custos operacionais e emissões mais elevados. Ainda assim, um modelo híbrido está emergindo, no qual os data centers atuam tanto como fonte de energia para a rede quanto como consumidores, com o excedente de geração no local sendo injetado na rede durante períodos de baixa demanda computacional. A GE Vernova, fabricante líder de turbinas a gás, registra vendas recordes e planeja investir de US$ 700 a US$ 800 milhões em instalações de produção nos Estados Unidos e contratar 1.800 novos funcionários.

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Energia nuclear como uma potencial solução sistêmica e sua implementação.

As limitações das energias renováveis ​​em relação à capacidade de geração de base e a resistência política aos combustíveis fósseis consolidaram a energia nuclear como a solução preferencial a longo prazo para o fornecimento de energia a data centers. O Google anunciou parcerias com a Kairos Power e a Tennessee Valley Authority para utilizar Reatores Modulares Pequenos (SMRs) avançados, com o projeto Hermes 2 previsto para fornecer até 50 megawatts. A Amazon, juntamente com a X-energy, a Korea Hydro & Nuclear Power e a Doosan, está investindo até US$ 50 bilhões no desenvolvimento e implantação da tecnologia de SMRs de Xe-100, com capacidades-alvo superiores a cinco gigawatts. Essas parcerias sinalizam uma mudança fundamental na estratégia energética das empresas de tecnologia americanas, que historicamente priorizaram as energias renováveis.

O apelo econômico da energia nuclear para data centers decorre de diversos fatores. Primeiro, a energia nuclear fornece energia de base contínua, sem a intermitência da energia solar ou eólica, eliminando assim a necessidade de sistemas de armazenamento dispendiosos. Segundo, os pequenos reatores modulares (SMRs) permitem uma escalabilidade modular e uma implementação mais rápida do que os grandes reatores tradicionais, com tempos de construção projetados de quatro a cinco anos. Terceiro, a energia nuclear atende às metas de sustentabilidade sem emissões de carbono, atendendo tanto aos requisitos econômicos quanto políticos. O Google e a NextEra Energy planejam reativar o Centro de Energia Duane Arnold, em Iowa, até 2029, enquanto a Blue Energy e a Crusoe estão desenvolvendo uma fábrica de IA movida a energia nuclear no Texas, com a intenção de substituir gradualmente a infraestrutura de gás existente por energia nuclear.

Esses acontecimentos refletem uma notável ironia: enquanto o governo Trump sistematicamente dificultava projetos de energia eólica e solar e eliminava subsídios, a demanda de data centers está efetivamente forçando uma transição energética, já que usinas termelétricas convencionais não podem ser construídas em ritmo suficiente. O Jefferies Investment Bank caracteriza a situação como uma era de ouro para a energia renovável nos EUA, apesar da resistência política. A Comissão Federal de Regulamentação de Energia (FERC) documenta que 91% dos 15 gigawatts de nova capacidade de geração adicionados entre janeiro e maio de 2025 vieram de fontes renováveis, com a energia solar dominando com 11,5 gigawatts. As projeções mostram que, dos 133 gigawatts de capacidade planejada até 2028, 84% virão de energia solar e eólica, enquanto o gás natural representará apenas 15%.

O paradoxo das usinas termelétricas a carvão na China e a persistência da infraestrutura de combustíveis fósseis.

Apesar dos investimentos maciços em energia renovável, a China paradoxalmente segue uma estratégia paralela de expansão massiva de usinas termelétricas a carvão, o que ilustra a complexidade de sua transição energética. Em 2024, as autoridades chinesas aprovaram 67 gigawatts de nova capacidade de usinas termelétricas a carvão, com 95 gigawatts já em construção — a maior taxa desde 2015. Essa política aparentemente contraditória reflete a função do carvão como garantia contra a volatilidade da energia renovável e como instrumento político para assegurar a segurança energética. Enquanto a capacidade eólica e solar flutua com as condições climáticas, as usinas termelétricas a carvão oferecem capacidade despachável que pode ser ativada sob demanda. O Centro de Pesquisa em Energia e Ar Limpo argumenta que essa sobrecapacidade de usinas convencionais efetivamente exclui a energia renovável, uma vez que os contratos de longo prazo para geração de energia a carvão criam incentivos econômicos para o uso dessa capacidade mesmo quando alternativas renováveis ​​estão disponíveis.

A lógica econômica dessa estratégia dupla é determinada pela estrutura dos mercados de eletricidade chineses, onde as usinas termelétricas a carvão são compensadas por meio de pagamentos de capacidade, independentemente da produção real de eletricidade. Análises mostram que serão necessários de 100 a 200 gigawatts de capacidade de reserva de usinas a carvão até 2050 como backup para energias renováveis, exigindo pagamentos de capacidade de 400 a 700 bilhões de yuans. Esses fluxos de pagamento incentivam a manutenção da capacidade de geração a carvão, mesmo com a redução de seu uso. As margens de reserva planejadas para as redes regionais chinesas atingiram uma média de 28% em 2014, quase o dobro dos 15% típicos nos EUA, com algumas regiões, como a Rede Nordeste, apresentando margens de reserva de até 64%.

Essa sobrecapacidade reflete incentivos perversos sistêmicos no setor energético chinês, onde governos locais utilizam projetos de usinas termelétricas como instrumentos de desenvolvimento econômico regional, e produtores de carvão garantem seus mercados por meio da integração vertical na geração de energia. Mais de três quartos das novas licenças para usinas termelétricas a carvão foram concedidas a empresas com operações de mineração, criando, assim, demanda por seus próprios produtos. Essa estrutura gera a persistência política e econômica da infraestrutura de combustíveis fósseis, apesar das metas oficiais de redução de emissões e da promessa do presidente Xi Jinping de reduzir o consumo de carvão a partir de 2026. A geração de energia térmica cresceu apenas 2% em 2024, enquanto a capacidade de geração de energia renovável explodiu, mas a existência de uma enorme capacidade de reserva a carvão limita a integração efetiva de energias renováveis.

Dimensões geopolíticas da competitividade tecnológica

A corrida pela supremacia em inteligência artificial transcende a competição econômica e se manifesta como um conflito geoestratégico pela hegemonia tecnológica, com implicações de longo alcance para as estruturas de poder globais. O CEO da Nvidia, Jensen Huang, alerta explicitamente que a China vencerá a corrida da IA, uma avaliação particularmente notável vinda do chefe da empresa mais valiosa dos Estados Unidos, cujos produtos são vendidos principalmente para clientes americanos. O argumento de Huang se concentra nas vantagens estruturais das empresas chinesas: energia gratuita ou fortemente subsidiada, menos restrições regulatórias às aplicações de IA e a capacidade de experimentar novos produtos mais rapidamente. Sua afirmação de que a eletricidade é praticamente gratuita na China pode ser hiperbólica, mas reflete as práticas reais de subsídios que reduzem os custos operacionais de forma tão significativa que se tornam praticamente insignificantes.

O American Edge Project, uma coalizão de organizações americanas, publicou um relatório em novembro de 2025 alertando que, apesar da liderança inicial, os Estados Unidos não estão posicionados para o domínio da IA ​​a longo prazo. O relatório identifica uma década de subinvestimento em redes de geração e transmissão de energia, combinada com a escassez de talentos e a lenta adoção da IA, como fragilidades estruturais que a China está explorando. A OpenAI comunicou à Casa Branca que o compromisso da China com a expansão da geração de energia confere ao país uma vantagem na corrida da IA, considerando a capacidade instalada como a base da competitividade industrial. Essa avaliação converge com as observações de especialistas americanos que, após viagens à China, concluem que a infraestrutura de rede elétrica americana é tão frágil que a corrida pode já ter terminado.

A importância geopolítica da inteligência artificial decorre de sua aplicabilidade em praticamente todos os setores econômicos e de seu potencial uso para fins militares. A Anthropic documentou o primeiro caso confirmado de espionagem cibernética totalmente orquestrada por IA, no qual um grupo afiliado à China automatizou de 80% a 90% do seu processo de ataque, incluindo reconhecimento, validação de exploits, coleta de credenciais e extração de dados. Esse desenvolvimento demonstra que as capacidades da IA ​​têm implicações diretas para a segurança, com a nação obtendo vantagens assimétricas na guerra cibernética e na coleta de informações com sistemas mais avançados. O governo Trump respondeu com ordens executivas para acelerar as aprovações de data centers e diretrizes para o Departamento de Energia que vinculam explicitamente a segurança nacional e a dominância econômica à infraestrutura de IA.

Efeitos distributivos e implicações sociais do desenvolvimento de infraestrutura

A distribuição dos custos de desenvolvimento de data centers gera efeitos distributivos significativos, com benefícios geograficamente concentrados para atores distribuídos globalmente, enquanto os custos são suportados pelas comunidades locais. Os data centers estão interligados globalmente pela internet e atendem a bases de usuários em todo o mundo, mas consomem energia localmente em suas instalações físicas. Essa discrepância espacial entre beneficiários e responsáveis ​​pelos custos cria problemas fundamentais de equidade. Moradores da Virgínia, Illinois ou Ohio subsidiam serviços globais de IA por meio do aumento dos preços da eletricidade, serviços dos quais eles não necessariamente se beneficiam, enquanto as empresas de tecnologia privatizam os lucros e socializam os custos.

A estrutura regulatória dos mercados de eletricidade americanos exacerba essa assimetria. As concessionárias financiam a expansão da rede por meio de aumentos tarifários para todos os clientes e, embora os data centers consumam quantidades significativas de energia, muitas vezes recebem tarifas mais favoráveis ​​do que os clientes residenciais devido a economias de escala e poder de negociação. A Georgetown Law Review documenta que os clientes residenciais subsidiam efetivamente os custos de energia dos data centers, mesmo que estes sejam propriedade de empresas com fins lucrativos que estão entre as mais bem capitalizadas do mundo. Em Santa Clara, o consumo dos data centers já representa 60% do total das vendas de eletricidade, e a cidade cobra um imposto sobre serviços públicos de 5% que proporciona pelo menos uma compensação parcial pelos custos de infraestrutura.

Esses efeitos distributivos são complementados por implicações no mercado de trabalho. Os data centers geram relativamente poucos empregos diretos após o comissionamento, pois operam de forma altamente automatizada. Embora as fases de construção criem empregos temporários e surjam vagas técnicas especializadas, a relação entre o investimento de capital e a criação de empregos permanece extremamente baixa em comparação com as indústrias tradicionais. Os municípios que atraem data centers recebem receita tributária e benefícios econômicos indiretos, mas também arcam com custos de infraestrutura e impactos ambientais decorrentes do aumento do consumo de energia. A discrepância entre os custos locais e os lucros globais gera resistência política ao desenvolvimento de novos data centers em algumas regiões, com municípios implementando moratórias ou práticas de licenciamento mais restritivas.

Dinâmica da inovação sob restrições assimétricas de recursos

As diferentes restrições de recursos enfrentadas por desenvolvedores de IA americanos e chineses estão impulsionando caminhos de inovação divergentes, com consequências potencialmente surpreendentes a longo prazo. Empresas americanas, com acesso a chips superiores da Nvidia, concentram-se em abordagens computacionalmente intensivas que maximizam as vantagens do hardware, mas podem ser ineficientes em termos de consumo de energia. Desenvolvedores chineses, limitados a hardware menos potente por restrições de exportação, devem priorizar a eficiência algorítmica, o que leva a inovações que oferecem vantagens mesmo quando hardware melhor se torna disponível. O modelo R1 da DeepSeek exemplifica esse padrão: por meio de uma arquitetura de mistura de especialistas e ativação seletiva de sub-redes, ele alcança desempenho comparável a um décimo do custo.

Essa dinâmica ilustra um princípio fundamental da evolução tecnológica: a escassez estimula a inovação em dimensões alternativas. Enquanto a abundância de recursos incentiva melhorias incrementais em caminhos já estabelecidos, a escassez força reformulações fundamentais. O lançamento do DeepSeek R1 sob a licença MIT como um modelo de código aberto amplifica esse efeito, pois desenvolvedores globais podem se basear nesses avanços. Essa estratégia de código aberto reflete a compreensão da China sobre a lógica da competição em IA: cada melhoria feita por um participante alimenta o próximo ciclo de desenvolvimento global, mesmo que os concorrentes se beneficiem. Essa dinâmica favorece participantes com ecossistemas empreendedores vibrantes, laboratórios de pesquisa de ponta e fortes redes de capital de risco — pontos fortes estruturais que permanecem concentrados principalmente nos EUA.

Contudo, as inovações em eficiência dos desenvolvedores chineses não resolvem todas as limitações. Embora os custos de treinamento sejam reduzidos, a inferência — a geração de texto ou imagens por modelos treinados — continua sendo um processo computacionalmente intensivo. Isso pode limitar a capacidade da China de expandir os serviços de IA globalmente, especialmente sob o endurecimento das sanções à indústria de semicondutores. Mesmo assim, o exemplo da DeepSeek demonstra que os controles de exportação não eliminam a inovação, mas podem apenas atrasá-la e redirecioná-la. A velocidade de desenvolvimento dos modelos de IA chineses acelerou drasticamente: enquanto as gerações anteriores levaram anos para alcançar os modelos americanos, a DeepSeek concluiu uma versão inicial do R1 poucos meses após o lançamento pela OpenAI. Essa aceleração reflete tanto a expertise acumulada quanto o aumento do apoio governamental e do investimento industrial.

Adequado para:

• Estratégias de IA em uma comparação global: Uma análise comparativa (EUA vs. UE vs. Alemanha vs. Ásia vs. China)

Estabilidade do sistema a longo prazo e riscos de transformação

A rápida transformação dos sistemas energéticos globais para acomodar a infraestrutura de IA representa riscos significativos para a estabilidade da rede e a resiliência do sistema a longo prazo. A North American Electric Reliability Corporation (NERC) identifica riscos aumentados de apagões para o inverno de 2024/25 devido à demanda de data centers exceder a capacidade de geração em 20 gigawatts. Regiões do sudeste americano, bem como Washington e Oregon, são particularmente vulneráveis, onde uma combinação de aumento da demanda, redução da geração de energia solar no inverno e potenciais restrições em gasodutos durante condições climáticas extremas podem causar escassez de suprimentos. Essa situação reflete o subinvestimento sistêmico em resiliência e redundância ao longo de décadas de crescimento estagnado da demanda.

A sustentabilidade a longo prazo dos atuais modelos de desenvolvimento é questionável. Embora ambos os países estejam investindo maciçamente em data centers, permanece incerto se as aplicações de IA gerarão valor suficiente para justificar esses investimentos. O Goldman Sachs expressa grande preocupação com a potencial fragilidade do mercado, com riscos que incluem o fracasso da monetização da IA ​​ou a comoditização das inovações, reduzindo drasticamente o custo de desenvolvimento de modelos. Neste último cenário, os investimentos maciços em infraestrutura se tornariam desnecessários antes mesmo de gerarem retorno. A volatilidade das ações da Nvidia após o anúncio da DeepSeek, que eliminou US$ 600 bilhões em valor de mercado, ilustra a incerteza dos investidores quanto à persistência dos modelos de negócios atuais.

As implicações ambientais do aumento da demanda energética complicam ainda mais os caminhos da transformação. Embora as empresas de tecnologia declarem compromissos com a energia livre de carbono, a Agência Internacional de Energia prevê que a geração de energia a gás para data centers mais que dobrará, passando de 120 terawatts-hora em 2024 para 293 terawatts-hora em 2035, principalmente nos EUA. O Goldman Sachs estima que 60% da demanda adicional por data centers será atendida por gás natural, resultando em 215 a 220 milhões de toneladas adicionais de emissões de gases de efeito estufa até 2030, o equivalente a 0,6% das emissões globais de energia. Esse cenário compromete as metas climáticas nacionais e exacerba os conflitos políticos entre desenvolvimento econômico e proteção ambiental. A China enfrenta dilemas semelhantes, com a expansão maciça de usinas termelétricas a carvão, apesar dos investimentos em energias renováveis, o que coloca em risco as metas de redução de emissões e gera dúvidas sobre a possibilidade de atingir o pico de emissões antes de 2030.

A dimensão global desses desenvolvimentos transcende a competição bilateral entre EUA e China e afeta os sistemas energéticos em todo o mundo. A Agência Internacional de Energia prevê que, até 2035, os centros de dados consumirão mais de quatro por cento da eletricidade global, tornando-se o quarto maior consumidor de eletricidade como nação independente, depois da China, dos EUA e da Índia. Esse aumento na demanda coincide com a eletrificação dos transportes, a relocalização da produção industrial e o desenvolvimento econômico em economias emergentes, com o aumento cumulativo da demanda podendo sobrecarregar a capacidade de geração e a infraestrutura de rede. A consequente competição por recursos energéticos limitados tem o potencial de criar tensões internacionais, com as nações com excedente de energia acumulando vantagens estratégicas, enquanto as economias dependentes da importação de energia se tornam vulneráveis.

A resolução dessas múltiplas tensões exige intervenções coordenadas em políticas industriais, investimentos maciços em infraestrutura e, potencialmente, revisões fundamentais dos modelos atuais de desenvolvimento de inteligência artificial. Seja por meio de inovação tecnológica que possibilite ganhos de eficiência, reformas regulatórias que acelerem os processos de aprovação ou gestão da demanda que limite aplicações dispendiosas, o equilíbrio entre o desenvolvimento da IA, a disponibilidade de energia e os objetivos ambientais requer uma reformulação sistêmica das estruturas estabelecidas. Os próximos anos determinarão se esse processo de transformação se desenrolará de forma ordenada ou se a escassez de recursos, a instabilidade da rede elétrica e os conflitos geopolíticos forçarão ajustes caóticos. Os desenvolvimentos atuais sugerem que a China acumulou vantagens estruturais por meio de visão estratégica e coordenação centralizada, enquanto os pontos fortes dos Estados Unidos em inovação e dinamismo empresarial são contrabalançados por déficits de infraestrutura, com o resultado final dessa competição dependendo da capacidade de ambos os sistemas de lidar com suas respectivas fragilidades.

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